REPORTE DE LECTURA 22/Abril/08

A DSS CLASSIFICATION MODEL FOR RESEARCH IN HUMAN RESOURCE INFORMATION SYSTEMS

Autor: Saúl Sigala González

Expediente: MI28267

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Maestría en Informática Aplicada

Síntesis.-

Este artículo desarrolla un modelo para clasificar sistemas de apoyo a la toma de decisiones con enfoque en sistemas de información para el área de recursos humanos (HRIS). Donde dicho modelo es utilizado para evaluar si un HRIS provee una ventaja competitiva para una organización de nuestros tiempos. Así mismo aborda los temas de la gestión de la toma de decisiones, sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistema de información de recursos humanos y se revisa el principio de ventaja competitiva

Bibliografía.-

Developing Software in the Millennium

A DSS classification model for research in human resource information systems

Astrid M. Beckers and Mohammad Z. Bsat

Publicado en Information Systems Management Vol.19 Junio 2002

Resumen.-

Los sistemas de información computarizados han evolucionado de tener una función de procesar información a través de acumular información en el tiempo, a un rol de soporte en la toma de decisiones. La toma de decisiones puede definirse como el proceso de pensamiento y acciones que asignan recursos que terminan adoptando una conducta especifica. Más aún, la calidad de una decisión depende de que tan bueno es el tomador de la decisión para adquirir información, analizarla y evaluar e interpretar la información para identificar lo que es relevante de lo que no lo es. Por lo tanto, el objetivo de este tema es determinar si los HRIS ayudan a los gerentes de recursos humanos a tomar mejores decisiones, donde si fuera el caso ¿esa ayuda sería entonces una ventaja competitiva? Para poder responder a esa pregunta se desarrollo un modelo de clasificación de DSS para categorizar los HRIS.

Para poder armar el modelo primero se revisó el tema de la gestión de la toma de decisiones. Donde se cito la definición de Mintzberg (1973), que dice que 4 roles son los que los tomadores de decisiones de las organizaciones tienden a tomar: el emprendedor quien voluntariamente inicia los cambios; el manejador de problemas quien asiste en solucionar problemas, el que asigna recursos, quien decide como los recursos escasos van a ser distribuidos; y el negociador quien representa la organización para alcanzar acuerdos con otras organizaciones. También se cito a Moorhead and Griffin (1995) quienes dicen que los gerentes exitosos tienen:

• Habilidades técnicas efectivas

• Habilidades interpersonales efectivas

• Habilidades conceptuales efectivas

• Habilidades de diagnostico efectivas

También se revisaron los diferentes modelos que representan el proceso de la toma de decisiones:

• Optimizing Decision-Making Model.-

Representa el clásico razonamiento racional. Siguiendo 6 pasos:

• Se comprueba la necesidad de tomar una decisión

• Se identifican los criterios de decisión

• Se asignan de pesos a los crietrios

• Se desarrollan las alternativas

• Se evalúan las alternativas

• Se selecciona la mejor alternativa

Donde cada alternativa es consistente y maximiza el valor. Además el tomador debe tener ciertas características: objetivo, conoce todas las opciones y debe tener preferencias claras y constantes

• Satisficing Model.-

Está basado en el límite de la racionalidad. Donde los tomadores construyen modelos simplificados con los características esenciales del problema, sin tomar en cuenta la complejidad. Por lo tanto, el tomador selecciona la primera opción que sea suficientemente buena.

• Implicit Favorite Decision-Making Model.-

El tomador implícitamente toma una alternativa preferente en las etapas tempranas del proceso de la toma de decisión e influencia todas las demás etapas del proceso.

• Organizational Procedures View.-

El proceso de la toma de decisión se basa principalmente en identificar los roles organizacionales, los canales de comunicación y las relaciones para que el proceso de la toma se cumpla.

• Intuitive Model.-

En este caso el tomador de la decisión se basa en su propia experiencia, sin necesariamente excluir el análisis racional. Mejor aún se complementa.

• Political View Decision-Making Model.-

De acuerdo a este modelo las decisión son el resultado del poder y la influencia. Es decir, el poder, la influencia, el compromiso y la negociación entre diferentes unidades organizacionales determinan el resultado de la decisión.

• Individual Difference Perspective Model

En este modelo la solución de problemas y las capacidades de procesamiento de información son los factores más importantes que influyen en el proceso de la toma de decisión. Donde el concepto de la U-Curve tiene importante relevancia

Otro tema que reviso para poder armar el modelo fueron los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Donde se reviso el concepto de sistema de información, que consiste en personas, equipos y procedimientos para juntar, organizar, analizar, evaluar y distribuir en tiempo, necesaria y exacta la información a los tomadores de decisiones. Donde los DSS que son un tipo de IS, se basan en sistemas procesamiento de transacciones para apoyar el proceso de la toma de decisiones. Además un DSS, a diferencia de un sistema de procesamiento de datos que tiene como función automatizar, procesar, mantener y monitorear a un negocio, está diseñado para ayudar a la toma de decisiones y su implementación. También un DSS, a diferencia de un sistema de información gerencial (MIS) que está enfocado en la información, soporta el proceso de la toma de decisiones y se enfoca en modelos estadísticos y computacionales.

Los DSS están clasificados de la siguiente manera, pero todos se basan en la inteligencia artificial:

• Decision support system (DSS).-

Es un sistema computarizado que asiste a los tomadores de decisiones utilizando datos y modelos para solucionar problemas no estructurados. Además un DSS debe proveer soporte para la toma de decisiones:

• Con énfasis en decisiones no-estructuradas o semi.estructiradas

• Entre diferentes gerentes que lidian con las partes relacionadas de problema grande

• Se refiere a decisiones individuales y grupales

• Durante todo el proceso de la toma de decisiones

• Relacionando una variedad de procesos de toma de decisiones y estilos de individuales de conocimiento.

• Proveyendo herramientas amigables

• Group decision support system (GDSS).-

Combina herramientas e comunicación, computo, tecnologías para el soporte a las decisiones para facilitar la formulación y solución de problemas no estructurados por un grupo de gente. El objetivo es mejorar la toma de decisiones en grupo a través de eliminar barreras de comunicación, proveyendo técnicas para el análisis de decisiones estructuradas y sistemáticamente dirigiendo los patrones, el tiempo y contenido de las discusiones. Las herramientas de GDDS incluyen:

• Tecnologías de comunicación como electrónicas, etc.

• Tecnologías de computación, como SO multi-usuario, BD, etc.

• Tecnologías de soporte de decisiones como métodos de modelado de decisiones (arboles de decisiones, análisis de riesgos y métodos de forecasting )

• Expert system (ES).-

Es un sistemas que aplican conocimiento substancial de una área específica de experiencia para el proceso de solución de problemas. Este intenta replicar y remplazar el consejo o asesoramiento humano, ya que es un programa que simula el proceso de razonamiento y conocimiento de personas expertas para resolver problemas específicos. Un ES consiste generalmente de 4 componentes:

• Base de conocimiento.

Contiene hechos (datos veraces de un tema) y heurística (reglas para hacer suposiciones).

• Facilitador de explicación.

Provee la explicación suficiente para justificar la conclusión

• Maquina de inferencia.

Usa la Base de conocimiento para hacer interpretaciones o conclusiones

• Interfaz de usuario.

Permite a los usuarios hacer consultas y manipular entradas y salidas.

• Artifical neuronal network (ANN).-

Son sistemas que hacen representaciones reales de la estructura neurológica humana. El uso más general de estas herramientas está en las predicciones.

Por otro lado, se abordo el tema de sistema de información de recursos humanos. Donde se va la demanda incremental de poner énfasis en recursos humanos donde los sistemas manuales se vuelven inadecuados. Un HRIS puede incluir varios tópicos como control de vacaciones, control de salario, de asistencias, de permisos por enfermedad, de promociones, control de retiros, verificación de la educación, número telefónicas, procesamiento de la nómina, impuestos y demás regulaciones gubernamentales a recursos humanos. Donde un HRIS debe proveer un proceso sistemático para recolectar, almacenar, mantener, recuperar y validar la información que las organizaciones necesitan de recursos humanos. De hecho un HRIS consiste de 4 componentes:

• Entradas.-

Consiste en introducir los datos al sistema. A diferencia de lo tradicional, actualmente se utilizan dispositivos de escaneo para introducir directamente los datos de escritos a mano.

• Mantenimiento de datos.-

Una vez introducida el mantenimiento se enfoca en que tan rápido se pone disponible la información, nueva incluida en la base de datos, a los gerentes.

• Salidas.-

Este componente se refiere a que es generado y como es presentada esa salida. Donde la salida puede evaluarse de acuerdo a dos factores: 1) Cuantas decisiones serán mejoradas al tener los datos y 2) Cuanto valor producirá cada decisión mejorada

Para lograr eso dos factores se ve la necesidad de un elemento para soporte de decisiones. Donde dicho elemento debe comparase contra el costo Core de un HRIS, el cual consiste en aplicaciones de software, hardware, telecomunicaciones, etc. Además muchas organizaciones están empleando sistemas automatizados que utilizan procesos de reingeniería a través de kioskos interactivos y aplicaciones web basadas en internet. El costo de un sistema de recursos humanos varía mucho respecto a un sistema de recursos humanos comprensivo que sea el state-of-the-art. Así mismo cuando se piensa adquirir un software de RH lo primero a evaluar son las necesidades de los involucrados y de la organización. Además los siguientes factores se deben considerar:

• Costos iníciales, de mantenimiento y necesidades de personalización

• Ahorros anuales de nóminas y costos anuales de mantenimiento

• Eficiencia incrementada y tiempos requeridos para implementar

• Soporte disponible

• Reporteo y otras capacidades del programa

• Entrenamiento e interfaces con otros sistemas

El último tema abordado para crear el modelo, fue el principio de ventaja competitiva. Donde su definición dice que es la estrategia para posicionar a una organización de tal modo que está tendrá ventajas distintas sobre sus competidores. De acuerdo a porter hay 3 estrategias competitivas:

• Líder en costos.- La estrategia intenta posicionar a la organización con los costos más bajos en la industria.

• Diferenciación.- Cuando una organización se diferencia de sus competidores de la industria. Ya sea a través enfatizar la alta calidad, servicio extraordinario, diseño de productos innovadores, capacidades tecnológicas. Donde dicho factor debe ser significativamente diferente de sus competidores para que justifique el precio.

• Estrategia de enfoque.- Cuando una organización se enfoca en una segmento del mercado para establecer una ventaja. Esta estrategia utiliza las estrategias de líder en costos y diferenciación.

Para alcanzar éxito a largo plazo, una organización debe sustentar su ventaja competitiva. Una táctica que muchas organizaciones han utilizado para lograr el éxito a largo plazo es el establecimiento de barreras de entrada, como patentes, derechos de autor, tratados o economías de gran escala. Adicionalmente las organizaciones han bajado precios para ganar mercados, han atado a proveedores con contratos de exclusividad y han presionado al congreso para imponer restricciones los competidores extranjeros.

De acuerdo al modelo de Hill and Jones (1998) hay varias formas de garantizar la permanencia de la ventaja competitiva. Donde la innovación superior es el bloque que mayor ventaja competitiva puede generar. También se encuentra el servicio superior al cliente donde se encarga de identificar y satisfacer las necesidades del cliente mejor que cualquier otra organización. Otro bloque es la eficiencia superior que transforma entradas en salidas, es decir, quien tenga la mejor eficiencia al producir, tendrá los mejores costos. Por último, se encuentra la calidad superior de los productos que permite incrementar los precios y disminuir los costos.

Implementar un HRIS puede ser muy costoso, sin embargo si dicho sistema trae ventajas competitivas a la organización, este puede traer muchos beneficios, como reducir costos, influir en la calidad de los productos, etc. Ya que en industrias de capital intensivo, el 36% de costo total de producción está relacionado a una total compensación de empleados, mientras que en industrias de servicio es el 8%. Las organizaciones crean valor dado en la ecuación V=B/C, donde B representa el percibido o actual beneficio y C el precio del producto.

Es por eso que implementar un modelo que pueda avaluar si un HRIS puede asistir en el proceso de toma de decisiones, puede convertirse en una herramienta vital para evaluar el valor de un HRIS. Donde dicha evaluación puede proveer un enlace para determinar si un HRIS provee a las organizaciones con ventajas competitivas.

Sin un HRIS es también un DSS entonces debe poseer características de soporte a las decisiones. Cabe mencionar que al buscar este tipo se sistemas se está buscando influir en la organización de tal manera que puedan generarse ventajas competitivas. Sin embargo, cabe aclarar que en algunos casos el sólo hecho de implementar un HRIS bastará para generar una ventaja competitiva. Esto si la industria a la que pertenece la organización tiene en promedio sistema manuales y no soluciones computarizadas.

Considerando la forma de cómo crea valor, se presenta el modelo DSS para HRIS con 5 niveles.

Nivel	Criterio	Mediciones
1	El HRIS es un DSS, GDSS, ES o ANN	Definiciones de cada tipo de DSS
2	Se cubrieron los 6 objetivos de Sprague	HRIS enfatiza semi y no estructurados problemas HRIS provee apoyo para gerentes que lidian con las partes relacionadas de un problema grande HRIS se refiere a las decisiones individuales y de grupo HRIS soporta todas las decisiones del proceso de toma de decisiones HRIS se refiere a una variedad de procesos de toma de decisiones y estilos individuales cognitivos HRIS es amigable
3	Algunas bloques construidos de ventajas competitivas fueron mejorados	HRIS ayudó a mejorar la calidad de los productos? HRIS ayudó a mejorar el servicio a los clientes? HRIS ayudó a mejorar la innovación? HRIS ayudó a mejorar la eficiencia?
4	Se incremento el valor en la mente del mercado objetivo	El componente V de la ecuación de valor, se incremento, decremento o permaneció igual?
5	Se obtuvo una ventaja competitiva	Si el componente V de la ecuación de valor se incrementó, se alcanzó una ventaja competitiva

Por que usar un HRIS?

• Competitividad

• Puede llevar a la organización a nuevos horizontes

• Puede cambiar la atención de HR procesar transacciones a una administración estratégica de HR

• Para hacer posible a los empleados el uso del mismo, a través de kioskos

• Por ser un software integral que permite hacer una reingeniería en el área de HR

Sin embargo, existen varios obstáculos, incluyendo: El costo de un HRIS, resistencia al cambio, la falta de capacitación y documentación inadecuada.

Conclusiones.-

Este artículo revisa el concepto de gestión de la toma de decisiones, con los modelos más frecuentes para tomar decisiones. Donde se apega mucho a los temas vistos en clase de toma de decisiones y se concluye que los tomadores de decisiones deben poder obtener en tiempo la información relevante para tomar una decisión. Así mismo, cuando se reviso el tema de sistemas para el apoyo a la toma de decisiones, se vieron los diferentes tipos de sistemas que existen, los cuales hacen uso de la inteligencia artificial. Donde dichos sistemas puede realmente contribuir al mejoramiento de la toma de decisiones.

Respecto al core del artículo, me parece muy interesante el controlar todos los aspectos de recursos humanos y más aún, me parece muy benéfico el poder ayudar a tomar mejores decisiones al mejorar el proceso de la toma de decisiones. Ya que me sorprende saber que el 36% de los costos de producción de las compañías, corresponde únicamente a compensaciones de empleados. Por lo tanto, decisiones que impacten la calidad de los productos, los costos de las organizaciones, la innovación entre otras cosas, puede justificar un gasto adicional en los recursos humanos de tal magnitud.

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Sesión 1 Abril 2008

Se revisaron las propuestas de cada proyecto.



MODELOS DE PREDICCIÓN (FORECASTING)



Hay varios tipos de modelos predictivos:

- Cualitativos

- Series de tiempo

- Causales

Conclusiones sesión 8

Teoría de la decisión.-

Es necesario aumentar la calidad de las decisiones.
Una decisión es buena si es racional.
Hay que distinguir entre:
- El proceso de la toma de decisiones
- El resultado de la toma de decisiones

Se necesita una marco racional para ayudarnos a tomar una decisión.
En el marco racional existe una regla y no se puede actura contra ella.
En el marco racional se puede aplicar la transitividad pero no la transitividad sobre la preferencia.
Somos racionales cuando hemos aceptado una serie de reglas y nuestras acciones son consistentes con ellas.

En el ambiente de la toma de decisiones hay:
- Decisiones con certidumbre. Se conoce el resultado de las alternativas
- Decisiones con incertidumbre. No se conoce el resultado de las alternativas
- Decisiones con riesgo. Se tiene alguna información y se trata de optimizar su ganancia o costo

Cuando se toman decisiones hay que asegurarse que los objetivos no están en conflicto. Hay que identificarlos y trata de resolverlos. Incluso cuando en el resultado hay incertidumbre.



Para poder evaluar si una decisión o solución está contemplando todos los criterios, es necesario, implementar una métrica. La función de utilidad se encarga de describir el valor de las alternativas de la decisión. Para ellos hay que ponerle una calififación a cada criterio y establecer el factor sobre el 100% que representa ese valor. Así la solución que más puntaje de será la seleccionada.



Cuando no se sabe que sucedera con determinada alternativa, se debe tratar la incertidumbre como riesgo. Para ello hay que tratar de delimitar los posibles resultados y su probabilidad de ocurrencia. Para ello hay varias teorías:

- La teoría de la frecuencia relativa.

- La teoría de la probabilidad subjetiva.

Conclusiones sesión 7

Se repasó y concluyó el tema de programación lineal. Recordando, se dijo que la programación lineal siempre cumple:

- Que son deterministicos. Se conoce el resultado si se cambian las variables de decisión

- Que el mundo no puede cambiar mientras se resuelve el problema.

- Que la relaciones siempre son lineales.

Además, para hacer modelos de programación lineal se debe seguir una disciplina estricta para documentar e interpretar el modelo lo más claro posible, es decir, no buscar simplificar el modelo, a costa de perder claridad en el modelo.

Análisis de sensibilidad

Los problemas de sensibilidad analizan que pasa si el mundo cambia, es decir, que las condiciones cambien en un problema de programación lineal. Además, muestra como manejar dichas discrepancias.

Es preciso comentar que revisar el modelo manualmente cada vez que haya un cambio sería muy tardado. Por lo tanto, analizar y la sensibilidad a los cambios podría tomar mucho tiempo.

Para poder revisar la sensibilidad a los cambios en modelos de programación lineal, se deben tomar en cuenta los siguientes conceptos:

- Gradiente reducido. Es un valor que muestra la relación de incremento o decremento en el objetivo al cambiar algún valor de las variables de decisión.

- Sombra de precio. Es una valor que muestra la relación de incremento o decremento en el objetivo al cambiar algún valor de las restricciones el lado derecho.

Ambos resultados son permitidos dentro de un rango, ya sea en las variables de decisión o en las restricciones, siendo aún la solución óptima.

Cosas importantes sobre el análisis de sensibilidad. Ayuda a saber que sucede si cambian no un parámetro sino dos.

Conclusiones sesión 6

Se reafirmo el conocimiento para estructurar modelos matemáticos. Los cuales se componen:

- Entradas
* Variables de decisión
* Parámetros (No se tiene control sobre ellos)

- Procesos
* Ecuaciones que convierten las entradas en salidas

- Salidas
* Objetivos
* Medidas de desempeño




Ingresos - Egresos = Ganancias
Cantidad vendida * precio venta = Ingresos
Cantidad a producir + costo ingredientes = Costos variables
Costo fijo + Costo variable = Egresos (Costos totales)

Este problema es semiestructurado por que no está definida la relación entre la demanda y el precio de venta. Hay tres formas de obtener esto:
1.- Líneas de tendencia. Se obtiene la ecuación a través de muestreo de datos
2.- Distribuciones de probabilidad.
3.- Utilizar los datos históricos en un modelo de predicción. Utiliza los datos fundamentados en series de tiempo

Cabe destacar que en la realidad los modelos se resuelven utilizando dieferntes métodos para cada parte. Por ejemplo se unas cosas se resuelven con líneas de tendencia, series de tiempo, etc.

Hay dos tipos de modelos:
1.- Modelos reales
Situación---- Intución, conocimiento, experiencia---------- Solución

2.- Modelos formales
Modelos -------- Resolver ---------- Respuesta
Los modelos son sacados de la situación y la respuesta es la solución

Conclusiones Sesión 5

La clase se centro especificamente en la representación y solución de modelos, especificamente para obtener el valor presente y futuro. Claro para poder hacer la representación matemática del modelo se requirió el uso de la herramienta excel, con los conceptos ya estudiados de:
- Etiquetas de celdas y rangos
- Tablas de datos
- Busqueda de valores objetivo
Entre otras cosas. Así también se utilizó y reviso el concepto de costos variables y fijos. El concepto de depreciación, en especifico de línea recta, y como aplicarlo al modelo, afectando el impuesto sobre la renta a través de los gatos, y el flujo de efectivo.

Se reviso el concepto de valor presente, que significa el valor actual de un capital ganado o generado a través del tiempo/años.

Valor futuro = C * (1 + R)^t
Donde C es capital, R es tasa de descuento y t el tiempo representado en periodos.

Valor presente = FNE / (1+R)^t
Donde FNE es flujo de efectivo, R tasa de descuento y t tiempo en periodos
Donde para 3 flujos en cada periodo,VPN= (FNE/(1+R)) + (FNE/(1+R)^2)+ (FNE/(1+R)^3)

Cabe destacar que los modelos hasta hora utilizados tiene como fin determinar una buena solución para decidir sobre ciertos problemas o situaciones, por ejemplo:
- Determinar la capacidad de producción para saber el monto de la contrucción,
buscando obetener la mayor ganacia en el tiempo, en base a la demanda
- Determinar el mejor precio cuando la demanda está determinada por el precio, para
obtener la mayor ganancia
- Determinar que cantidades de materia prima comprar a cada proveedor, cuando se
tienen diferentes esquemas y condiciones con cada proveedor, además de condiciones
del mercado/demanda. para obtener la mayor ganancia
- Determinar en que y cuanto invetir, tomando en cuenta los rendimientos e impuestos
de la inversión escogida, para obtener los mayor rendimientos en el tiempo

Por mencionar algunos ejemplos, sin embargo cabe notar que estos modelos determinan una solución buena o muy buena pero no la optima. Por lo tanto, también se empezo a revisar el tema obetener la solución optima a través de la programación líneal, utilizando la herramienta solver de Excel.

Presentación análisis de sitios para la toma de decisiones